1、2022年9月26日星期一不良贷款分析决策树决不良贷款分析决策树决策树分析方法运用策树分析方法运用目 的v 通过构造对不良贷款数量分析的决策树，掌握决策树分析方法v 演示的内容是对决策树方法论的介绍，练习者在演练中注意对方法的总结，以便推而广之。计算指标是加深认识的手段，进一步的研究可增加更多的分析指标和更复杂的计算指标方法v 演示的内容并未定型，练习者可开拓思路，补充分析树枝，完善分析内容。演示稿内的一些名词不是正式名称，仅为讲解使用不良贷款分析决策树决策树分析方法运用目 录1.构造不良贷款分析决策树1.1确定分析目标1.2构造骨干树枝1.3构造分析树枝1.4构造整体分析决策树2.对不良贷款
2、分析3.分析结论不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.1 确定分析目标v分析目标：不良贷款变化情况和影响要素的数量分析v反映不良贷款的要素确定 不良贷款率相对比率变化 不良贷款绝对额绝对数量增减 贷款形态迁徙观察处置能力 经调整的不良贷款了解调整影响 不良贷款抵补不良贷款抵偿情况 偏离度分类准确度估计 分布状况现实风险集中状况不良贷款分析决策树决策树分析方法运用目 录1.构造不良贷款分析决策树1.1确定分析目标1.2构造骨干树枝1.3构造分析树枝1.4构造整体分析决策树2.对不良贷款分析3.分析结论不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.2构造骨干树枝根据分析目标，构造决策树树根和7条骨干树
3、枝，根与树枝之间要尽量保持数量关系不良贷款不良贷款率不良贷款额贷款形态迁徙不良贷款抵补不良贷款调整不良贷款率偏离度估计分布状况不良贷款分析决策树决策树分析方法运用目 录1.构造不良贷款分析决策树1.1确定分析目标1.2构造骨干树枝1.3构造分析树枝1.4构造整体分析决策树2.对不良贷款分析3.分析结论不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.3构造分析树枝 不良贷款率树枝v 分析不良贷款比率的构成状况，以及构成要素变化量的影响程度比率构成：期末不良率=次级率+可疑率+损失率，其中次级/可疑/损失率=该级不良贷款/总贷款分子不良贷款与分母贷款增长速度的影响程度：期末不良率=年初不良率(1+不良贷款
4、增长率)/(1+贷款增长率)，其中增长率=(余额期末-期初)/(期初)新老风险构成比例：期末不良率=新发放贷款形成的不良比例+年初正常贷款迁徙为不良贷款的比例+仍为不良贷款的比例 注:根据迁徙表计算数据不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.3构造分析树枝不良贷款率公式推导设定：N初、N末为年初和期末不良贷款，C初、C末为年初和期末贷款，R初为年初不良贷款率，公式推导过程如下：公式形态变化目标，是为分析要素变化产生的影响，因此要将公式转化为所关注要素的表现形式不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.3构造分析树枝不良贷款率影响程度分析v 由于期末不良率=年初不良率(1+不良贷款增长率)/(1+
5、贷款增长率)，因此四种状况影响期末不良率：分子不良贷款与分母贷款同时增长或下降，反向变化。v 例子：如果不良贷款下降速度小于贷款下降速度，表现为不良率仍然增长，积累的风险显现，但不良贷款的处置情况可能开始好转；如果不良贷款增长速度小于贷款增长速度，表现为不良率下降，风险状况可能得到掩饰，但风险状况可能未有改变，甚至恶化。v 要注意分析边际变化对分析指标的影响程度不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.3构造分析树枝不良贷款率树枝构成v 从树根开始构造完成第一个主分析树枝,其下有两个分枝树叶：比率构成和影响程度比率构成次级比率可疑比率损失比率影响程度年初不良率(1+不良贷款增长率)/(1+贷款增
6、长率)不良贷款率=不良贷款比例构成新发放贷款不良比例贷款迁徙不良比例仍为不良比例不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.3构造分析树枝不良贷款额树枝v 直观地表现不良贷款率树枝中影响程度比率指标的绝对数量情况。其中：绝对额变化量=期末余额-年初余额次级贷款可疑贷款损失贷款不良贷款额=不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.3构造分析树枝贷款形态迁徙树枝v 分析贷款的转化状况当年新发放贷款转化为不良的状况：分析当前风险的管理能力年初正常贷款的恶化状况：分析对存量贷款的风险控制能力年初不良贷款的处置情况：分析对现实不良贷款的处置能力不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.3构造分析树枝贷款形态迁徙
7、考虑要素v 正常贷款：跨越一级的迁徙需要特别注意，如关注类迁徙为可疑类。新发放贷款转化率=当年新发放贷款变为不良贷款金额/当年新发放贷款余额正常类贷款迁徙率=年初正常类贷款变为不良贷款金额/年初正常类贷款l正常类贷款向次级类迁徙率=年初正常类贷款变为次级类贷款金额/年初正常类贷款关注类贷款迁徙率=年初关注类贷款变为不良贷款金额/年初关注类贷款l关注类贷款向次级类迁徙率=年初关注类贷款变为次级类贷款金额/年初关注类贷款l关注类贷款向可疑类迁徙率=年初关注类贷款变为可疑类贷款金额/年初关注类贷款不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.3构造分析树枝贷款形态迁徙考虑要素v 不良贷款：分析向正常贷款和
8、进一步恶化的转化情况，其中考虑重组贷款对向正常贷款(正常类和关注类)转化的影响程度不良贷款向正常贷款迁徙率=年初不良贷款变为正常类及关注类贷款金额/年初不良贷款l不良贷款重组率=年初不良贷款重组为正常贷款金额/年初不良贷款次级可疑向损失类迁徙率=年初次级可疑贷款迁徙为损失类贷款/年初次级可疑不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.3构造分析树枝贷款形态迁徙树枝构成新贷款迁徙 正常贷款贷款迁徙正常类迁徙关注类迁徙迁徙次级率迁徙次级率迁徙可疑率 不良贷款不良贷款重组率 迁徙为正常次级可疑迁徙为损失不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.3构造分析树枝不良贷款抵补树枝v 分析不良贷款的抵偿情况准备金
9、充足率=贷款实际计提准备/贷款应提准备拨备覆盖率=贷款实际计提准备/不良贷款监管资本抵补率=不良贷款/监管资本净额利润抵偿能力=当年对不良贷款计提的准备/税前利润不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.3构造分析树枝不良贷款抵补树枝构成准备金充足率不良贷款抵补分析拨备覆盖率监管资本抵补率利润抵偿能力不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.3构造分析树枝调整不良贷款率树枝v 由于重组、核销和以物抵债等不良贷款处置方式，或者使一部份不良贷款的分类发生迁徙，或者不再反映为贷款，如以物抵债将不良贷款转化为待处理抵债资产，该部分即不再表现为贷款形态将这些因素调整回原来的状态，观察处置对不良贷款率的影响，
10、未来可进一步考察处置实效不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.3构造分析树枝调整不良贷款率树枝v 考虑调回调整因素后的不良贷款率=(期末不良贷款+调整数)/调整的分母调回不再表现为贷款的非现金处置后不良贷款率=(期末不良贷款+当年非现金处置不良贷款)/调整的分母调回重组贷款上调为正常贷款后的不良贷款率=(期末不良贷款+当年重组后为正常贷款额)/调整的分母其中：调整数=当年非现金处置不良贷款+(重组+非重组)当年上调为正常贷款；调整的分母=期末贷款+当年非现金处置不良贷款额v 根据现场检查调整的不良贷款率=不良贷款*调整系数/贷款不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.3构造分析树枝贷款形态迁
11、徙树枝构成v 根据现场检查调整的不良贷款率，是经过现场检查，通过压力测试评估得到调整系数，对分析行的不良率进行调整。例如评估的偏差为15%，则账面不良贷款应调整为：账面不良贷款1.15考虑调整数不良贷款率调整不良贷款率 考虑非现金处置不良贷款率考虑重组不良贷款率根据现场检查调整的不良贷款率不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.3构造分析树枝偏离度估计树枝v 评估分析行帐面不良贷款的分类准确度。这仅是估计，实际情况应该现场检查或者专项询问对不良贷款率的估计：90天以上逾期贷款/不良贷款对后两类贷款率的估计：360天以上逾期贷款/后两类不良贷款v 如果现场检查发现分类不正确，应重新调整帐面不良贷
12、款率，调整计算公式在第5树枝不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.3构造分析树枝偏离度估计树枝构造对不良贷款率的估计调整不良贷款率对后两类贷款率的估计不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.3构造分析树枝 不良贷款分布树枝v 对不良贷款的进一步考察行业分布状况地区分布十大不良贷款客户.不良贷款分析决策树决策树分析方法运用1.3构造分析树枝不良贷款分布树枝构造行业分布状况不良贷款分布状况十大不良贷款客户地区分布不良贷款分析决策树决策树分析方法运用目 录1.构造不良贷款分析决策树1.1确定分析目标1.2构造骨干树枝1.3构造分析树枝1.4构造整体分析决策树2.对不良贷款分析3.分析结论不良贷款分
13、析决策树决策树分析方法运用1.4构造整体分析决策树不良贷款分析决策树决策树分析方法运用目 录1.构造不良贷款分析决策树1.1确定分析目标1.2构造骨干树枝1.3构造分析树枝1.4构造整体分析决策树2.对不良贷款分析3.分析结论不良贷款分析决策树决策树分析方法运用2.对不良贷款分析v 通过自身、与同类型行本期与年初比较，判断变化趋势的原因，主要是横向的比较v 示例只展示一种分析方法，使用者可根据分析需要，对现有的数据进行针对性的分析。例如自身本期与各期的纵向比较不良贷款分析决策树决策树分析方法运用2.对不良贷款分析不良贷款率 数字图例本期 同类行本期年初 同类行年初差额 本期-上期 比率4.67
14、%5.01%6.19%8.50%-1.52 -3.49不良贷款数量分析 影响程度7 5.4 5%58.95%-不良贷款增长率-1 2.8 6%-25.00%贷款增长率15.49%27.23%(其余省略)新放贷款不良率 0.15%-迁徙不良率 0.46%-仍为不良率 4.06%-构成比较(省略)比率下降，比同类行幅度小。原因是相比同类行，分母贷款增长率低而分子不良贷款增长率下降小。贷款增幅为何小？不良贷款分析决策树决策树分析方法运用2.对不良贷款分析不良贷款额 数字图例本期 同类行本期年初 同类行上期差额 本期-上期 不良贷款数量分析不良贷款 61 1425 70 1900 -9 -475次级、
15、关注贷款（省略）损失贷款 9 338 7 360 2 -22损失类贷款增加，原因?不良贷款分析决策树决策树分析方法运用2.对不良贷款分析贷款形态迁徙 数字图例本期 同类行本期新发放贷款的风险，重组对不良率影响，向损失贷款的迁徙迁徙分析正常贷款（省略）新发放贷款 0.83%0.50%(其余略)不良贷款1 0.0 0%4.27%不良贷款数量分析重组率 7.14%4.20%(其余略)次级可疑向损失 6.35%2.67%不良贷款分析决策树决策树分析方法运用2.对不良贷款分析不良贷款抵补 数字图例本期 同类行本期抵补分析监管资本抵补率 3 0.9 6%35.00%准备金充足率99.24%85.37%(其
16、余略)不良贷款数量分析本组监管资本抵补率一般，观察监管资本状况不良贷款分析决策树决策树分析方法运用2.对不良贷款分析调整不良贷款率 数字图例调整后 同类行调整后调整前 同类行调整前差额 差额 贷款处置的影响及实际成效(若有同类行数据，可比较)调整比率5.71%-4.67%-1.04 -考虑非现金 5.33%-4.67%-0.66 -不良贷款数量分析考虑重组 5.02%-4.67%-0.35 -根据检查评估 的 调 整 系数 调 整 帐 面不论贷款不良贷款分析决策树决策树分析方法运用2.对不良贷款分析偏离度估计 数字图例不良率 同类行不良率 后两类 同类行后两类 1.23和1.07的偏离度似过高
17、，需要了解偏离度估计 1.23 -1.07 -不良贷款数量分析决定是否需要现场检查或专项调查分布状况(略)不良贷款分析决策树决策树分析方法运用目 录1.构造不良贷款分析决策树1.1确定分析目标1.2构造骨干树枝1.3构造分析树枝1.4构造整体分析决策树2.对不良贷款分析3.分析结论不良贷款分析决策树决策树分析方法运用3.分析结论基本结论v 不良贷款余额和比率双降，不良贷款率低于同类型行的平均水平，风险控制基本良好v 不良贷款率下降幅度低于同类型行平均水平，主要由于贷款增长速度低于平均水平，可能不良贷款的基数小，大幅度处置有一定难度v 准备金充足率高于平均水平，但仍有微小缺口v 监管资本抵补率高
18、于平均水平，但仍要降低。本组的监管资本抵补率略高不良贷款分析决策树决策树分析方法运用3.分析结论问题？v 贷款增长率低于同行，是什么原因？是由于资产结构调整或者风险控制加强？v 损失贷款较年初增加，而同类型行是减少的趋势。如果考虑核销因素，损失贷款较年初增加4亿。需要了解具体原因，是否有进一步恶化趋势v 损失贷款只核销2亿(在迁徙表中B14单元格)，是否由于贷款的增长低于平均水平，利润增长受到影响？需要了解盈利能力对已积累风险的消化能力v 次级可疑向损失迁徙率高于平均水平，是否同类行贷款核销较多？不良贷款分析决策树决策树分析方法运用3.分析结论(续)问题？v 新发放贷款的不良率高于平均水平，需
19、要了解当前风险控制是否出现的问题？v 重组贷款及非现金处置对不良贷款率的下降影响程度较平均水平高，需要了解重组贷款的实际成效，非现金处置后转出贷款形态的待处理资产状况v 不良贷款和后两类贷款偏离度分别为1.23和1.07，有些偏高，是否执行的分类标准较低，或者分类不正确？不良贷款分析决策树决策树分析方法运用3.分析结论关于迁徙率运用简单示例v 同类行的关注类贷款迁徙率为9.30%，如果得知其损失概率为40%，则关注类贷款的损失率为9.30%40%=3.72%，如果关注类贷款计提准备金比率为2%，仍然存在缺口v 对于银行内部管理，如果损失率的估计是基本准确的，就需要考虑在风险显现时，3.72%与2%的缺口对银行经营的风险影响不良贷款分析决策树决策树分析方法运用
